Indeks A | B | C | D | E | F | G | K | L | M | O | P | R | S | U A Algorytm uczenia maszynowego B Błąd generalizacji Błąd obciążenia modelu / Prediction bias Błąd średniokwadratowy Błąd wariancji modelu / Prediction variance C Czułość D Dokładność Dziedzina E Efektywna PAC-nauczalność Entropia krzyżowa / ang. cross entropy F Funkcja docelowa Funkcja kosztu Funkcja straty G Grupowanie K Klasyfikacja Kodowanie typu one-hot Kompromis między obciążeniem a wariancją / Bias-variance tradeoff Krzywa ROC L Log-loss M Macierz pomyłek Miara F1 (ang. F1-score) Model uczenia maszynowego O Obciążenie indukcyjne Obciążenie preferencji Obciążenie reprezentacji P PAC-nauczalność Pierwiastek błędu średniokwadratowego Pojęcie docelowe Precyzja Próbka ucząca Przestrzeń hipotez Przykłady R Regresja S Specyficzność Średni bezwzględny błąd procentowy Średni błąd bezwzględny U Uczenie dedukcyjne Uczenie indukcyjne Uczenie się
